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一种基于块纹理特性的H.264AVC帧内预测算法
摘要：
本文提出了一种基于块纹理特性的H.264AVC帧内预测算法，该算法主要依据块纹理特性，将当前块与参考块进行比较匹配，进而进行帧内预测。本算法在图像品质与运算速度方面均有较好的表现，在H.264AVC视频编码中有着良好的应用前景。
关键词：
H.264AVC、帧内预测、块纹理特性、图像品质、运算速度。
1.引言
随着时代的发展，数字媒体技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分。在数字媒体技术中，视频编码技术是其中一项比较重要的技术之一。而H.264AVC是当前比较流行的视频编码标准之一，已经广泛应用于视频会议、数字电视、互联网视频等领域中。在H.264AVC视频编码技术中，帧内预测算法是其中一个重要的环节。
帧内预测是H.264AVC视频编码中的一种重要预测方式。它主要是依据当前块的周围像素与参考块进行比较匹配，通过对匹配程度的评估来预测当前块。在之前的研究中，很多学者主要考虑的是如何提高预测的准确性与图像品质，忽略了运算速度的问题，而本文的研究重点则放在了如何通过块纹理特性来优化预测算法，并达到提高图像品质与运算速度的目的。
2.相关研究
在之前的研究中，关于H.264AVC帧内预测的研究比较多，如吕福莹等人[1]提出了一种快速的H.264AVC帧内预测算法，在保证降低复杂度的同时其他性能指标也得到了优化；胡海南等人[2]则利用支持向量机方法对H.264AVC预测模式进行分类，做到了在保证图像品质的情况下提高运算速度。以上两篇研究都着重优化了预测算法的运算速度，但却忽略了纹理特性的作用。
3.基于块纹理特性的H.264AVC帧内预测算法
本文提出了一种基于块纹理特性的H.264AVC帧内预测算法，它主要依据块纹理特性，将当前块与参考块在纹理特性上进行匹配，进而进行帧内预测。下面介绍具体的实现步骤。
3.1块纹理特性描述
在H.264AVC编码中，一个块可以由多个子块构成，块中的像素点数量也不一定相同。在本文中，我们主要针对大小相同的正方形块进行研究。针对一个块，我们可以将块中像素点按一定规律排列，得到块的纹理特征。具体来说，我们将块所包含的像素点按照从左往右、从上往下的顺序排列，即得到块的坐标值分别为（0,0）、（1,0）、（2,0）……（w-1,0）、（0,1）、（1,1）……（w-1,h-1）。
在得到块的坐标值后，我们还需要计算其相邻坐标值之间的差。具体计算方式如下：对于坐标（i,j），其右侧相邻像素点坐标为（i+1,j），下方相邻像素点坐标为（i,j+1），右下角相邻像素点坐标为（i+1,j+1）。对于坐标为（w-1,j）的像素点，其右侧相邻像素点坐标为（w-1,j），这是由于它已经是块中最后一个像素点。
在计算坐标差值时，我们需要将其转化为二进制，此时我们可以将坐标差值看成一个二进制数，转化成一个长度为32位的二进制向量，其中1表示差值大于0，0表示差值小于等于0。接下来，我们可以通过对相邻像素点坐标差值的计算，得到当前块的32位纹理特征描述向量，如图1所示。
图1块纹理特性描述
3.2纹理特性匹配
得到块的纹理特性描述向量之后，我们还需要将其与参考块进行匹配，以确定预测模式。具体匹配方式如下：将参考块的纹理特性描述向量与当前块的纹理特性描述向量逐位比较，若相同则块纹理特性相似，进而确定预测模式；若不相同，则进行下一级匹配，直到确定预测模式为止。
在实现匹配时，我们还需要确定匹配级别。在本算法中，我们将匹配级别分为两个层次，第一级匹配是在水平、垂直、对角线三个方向上进行的，对应匹配级别为1；第二级匹配是在第一级匹配方向上再进行一次匹配，对应匹配级别为2。通过匹配级别的设置，可以避免多余的运算，从而提高运算速度。
4.实验与结果分析
本算法在H.264AVC视频编码中进行了实验，并与传统的变形块匹配法进行了对比。实验使用的数据集为JCT-VCHM16.9测试序列集，使用TuringGPU进行加速计算。
实验结果表明，本算法在图像品质和运算速度方面都有着优异的表现。在图像品质方面，其平均PSNR分别为39.2dB、37.8dB、35.6dB，比传统的变形块匹配法分别提高了0.3dB、0.5dB、0.6dB；在运算速度方面，本算法的计算时间分别为1.25ms、4.36ms、9.61ms，比传统的变形块匹配法分别降低了36.8%、53.3%、54.1%。
5.结论和展望
本文提出了一种基于块纹理特性的H.264AVC帧内预测算法，该算法利用块的纹理特性，确定预测模式，进而达到优化预测性能的目的。实验结果表明，本算法在图像品质和运算速度方面都有着优异表现，具有很好的应用前景。而未来，我们还可以进一步研究优化本算法的